n_fly的博客

项目场景： YOLOv5训练了很久突然发现中断了心态爆炸，重新训练浪费时间，万一再中断呢。 想起来之前YOLOv3可以根据log继续训练，所以YOLOv5是不似乎也可以呢！ 抱着试一试的想法去csdn和百度上翻了半天都是YOLOv5训练数据的保姆级教程，心塞塞… 不过功夫不负有心人 终于解决了！Mark一下。 问题描述： YOLOv5训练500epoch，速度异常缓慢，30个小时才不到200次还中断了。。。 如何能够断点续传呢？ 解决方案： Pytorch里有一个resume功能，YOLOv5是基

深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求

cuda和cudnn安装完后， 运行程序显示报错 RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution 在把cudnn几个版本装了卸，卸了装之后，尝试把batch_size改小，从64改到24，训练正常运行了...... ......为啥子提示不能完整点.... 本文转载自：http://events.jianshu.io/p/75f901f94fee ...

一、查看 CUDA 版本： 进入到根目录下: cat /usr/local/cuda/version.txt 我的是9.0.103 二、查看 CUDNN 版本： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 我的是7.0.1 本文转载自:https://www.cnblogs.com/taoyuyeit/p/11233622.html ...